Si está en español, son memes/opinión/personal/pendejadas. 🤖 If is in english, it are computational topics/science/memes too. Una vida, one profile🇻🇪🇲🇽🇪🇦
A lo cual, digo que si encuentro como replicar esta falta de desinformación antes de la compra, voy a meter una queja en La Red de Centros Europeos del Consumidor (Red CEC) para que investiguen esta trampa que las políticas que #booking han creado.
@bookingcom
En reservas de hoteles en Suramérica, cuando se hace una reserva con pago por adelantado, que conlleva una penalización del 100% si se cancela. El problema y trampa que hace #booking es...👇👇👇😡😡😡
Los hoteles de Suramérica han creado 2 precios para la misma habitación con diferencia muuuuyyy marcadas, por lo tanto, atraen a los clientes a seleccionar la opción de pronto pago, cayendo en esta trampa i"legal". Seguramente muchos clientes como yo han pasado por este proceso.
@Iberia No puedo acceder a mi reserva.
"No se ha encontrado este código de reserva. Verifica si es correcto e inténtalo de nuevo. Si persiste el error, deberás contactar con quien realizó tu reserva."
Estoy tratando de contactar por todos los medios de comunicación y no funciona
Como presidente electo, exijo la liberación inmediata de María Corina Machado.
A los cuerpos de seguridad que la secuestraron les digo: no jueguen con fuego.
[Backpropagation] by Hand✍️
[1] Forward Pass
↳ Given a multi layer perceptron (3 levels), an input vector X, predictions Y^{Pred} = [0.5, 0.5, 0], and ground truth label Y^{Target} = [0, 1, 0].
[2] Backpropagation
↳ Insert cells to hold our calculations.
[3] Layer 3 - Softmax (blue)
↳ Calculate ∂L / ∂z3 directly using the simple equation: Y^{Pred} - Y^{Target} = [0.5, -0.5, 0].
↳ This simple equation is the benefit of using Softmax and Cross Entropy Loss together.
[4] Layer 3 - Weights (orange) & Biases (black)
↳ Calculate ∂L / ∂W3 and ∂L / ∂b3 by multiplying ∂L / ∂z3 and [ a2 | 1 ].
[5] Layer 2 - Activations (green)
↳ Calculate ∂L / ∂a2 by multiplying ∂L / ∂z3 and W3.
[6] Layer 2 - ReLU (blue)
↳ Calculate ∂L / ∂z2 by multiplying ∂L / ∂a2 with 1 for positive values and 0 otherwise.
[7] Layer 2 - Weights (orange) & Biases (black)
↳ Calculate ∂L / ∂W2 and ∂L / ∂b2 by multiplying ∂L / ∂z2 and [ a1 | 1 ].
[8] Layer 1 - Activations (green)
↳ Calculate ∂L / ∂a1 by multiplying ∂L / ∂z2 and W2.
[9] Layer 1 - ReLU (blue)
↳ Calculate ∂L / ∂z1 by multiplying ∂L / ∂a1 with 1 for positive values and 0 otherwise.
[10] Layer 1 - Weights (orange) & Biases (black)
↳ Calculate ∂L / ∂W1 and ∂L / ∂b1 by multiplying ∂L / ∂z1 and [ x | 1 ].
[11] Gradient Descent
↳ Update weights and biases (typically a learning rate is applied here).
💡 Matrix Multiplication is All You Need: Just like in the forward pass, backpropagation is all about matrix multiplications. You can definitely do everything by hand as I demonstrated in this exercise, albeit slow and imperfect. This is why GPU's ability to multiply matrices efficiently plays such an important role in the deep learning evolution. This is why NVIDIA is now close to $1 trillion in valuation.
💡Exploding Gradients: We can already see the gradients are getting larger as we back-propagate up, even in this simple 3-layer network. This motivates using methods like skip connections to handle exploding (or diminishing) gradients as in the ResNet.
I did the calculations entirely by hand. Please let me know if you spot any error or have any questions!
@CttExpressATC Hola buenas tardes. ¿Cómo puedo saber cuando llegará mi paquete? En la página solo dice que ya tienen los datos pero no dice cuando puede llegar.
Tengo que reprimir esos pensamientos intrusivos de escribir en #LinkedIn el asco que me da tanto positivismo excesivo en cada publicación que hacen. Parece un Instagram curricular.